前言

在眾多癌癥類型中涩馆，有一種在我國發(fā)病率不高提陶，但是在國外卻很高的癌癥哎媚，那就是前列腺癌。因此，我們在各大期刊上均能經(jīng)痴傩猓看到有關(guān)前列腺癌的研究摸屠。這次Immugent給大家分享的文章帆吻，就是去年9月發(fā)表在Nature Communications(IF:14.919)上面一篇研究前列腺癌的文章展运。前列腺癌具有異質(zhì)性，那些對系統(tǒng)治療有反應(yīng)的患者铅忿，如果存在某些方法對這些患者進(jìn)行分層剪决，那將使患者受益。這篇文章就是采用和單細(xì)胞RNA-seq和ATAC-seq測序，對恩雜魯胺(一種化療藥)的早期治療反應(yīng)和耐藥性模型進(jìn)行研究柑潦。

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文章的亮點(diǎn)在于很巧妙的結(jié)合了單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組和表觀組的優(yōu)勢享言，同時(shí)還用上了空間轉(zhuǎn)錄組的技術(shù)。不僅解答了化療藥治療前后腫瘤細(xì)胞的變化渗鬼，還對治療后復(fù)發(fā)的問題給出了很多見解担锤，因此這篇文章的思路很值得我們學(xué)習(xí)。

主要內(nèi)容

研究方法

1.RNA測序及預(yù)處理LNCaP和VCaP細(xì)胞系是從ATCC機(jī)構(gòu)獲得乍钻。VCaP細(xì)胞的RNA測序是用Illumina HiSeq3000進(jìn)行的肛循，實(shí)驗(yàn)中對3個(gè)重復(fù)樣品進(jìn)行了測序，平均每個(gè)樣品獲得1.11億個(gè)雙端reads银择。在預(yù)處理過程中多糠，基于Ensembl參考基因組GRCh38使用STAR對reads進(jìn)行了比對。使用featureCounts和Gencode注釋對read counts進(jìn)行了定量浩考。

2.單細(xì)胞樣品制備和測序對于scRNA-seq夹孔，使用CellRanger將測序reads處理為FASTQ格式和單細(xì)胞特征counts。同樣地析孽，使用CellRanger ATAC將scATAC-seq的測序reads處理為FASTQ格式搭伤，并計(jì)算峰-條形碼counts。LNCaP-ENZ168袜瞬、VCaP和VCaP-ENZ48的Drop-seq(液滴測序)樣本經(jīng)過預(yù)處理怜俐、比對，并使用Drop-seq工具處理成細(xì)胞計(jì)數(shù)矩陣邓尤，預(yù)計(jì)每個(gè)樣本包含1000個(gè)細(xì)胞拍鲤。該流程使用STAR和Picard工具，并使用了人類參考基因組GRCh38和Gencode注釋汞扎。

3.甲醛輔助分離調(diào)控元件(FAIRE)測序和分析FAIRE分離的DNA片段用羅氏KAPA試劑盒進(jìn)行文庫制備季稳，在Illumina HiSeq2500上測序，產(chǎn)生50bp的單端reads澈魄，并使用bwa與hg19進(jìn)行比對景鼠。使用Picard對重復(fù)進(jìn)行了標(biāo)記和重比對。使用MACS2對比對文件進(jìn)行peak calling痹扇，DiffBind被用來探索峰的重疊情況铛漓，并推導(dǎo)出共識峰集。通過計(jì)算每個(gè)樣本條件下重復(fù)的reads平均數(shù)帘营，對共有峰位點(diǎn)票渠、MYC(髓細(xì)胞增生原癌基因)結(jié)合位點(diǎn)和AR(雄激素受體)結(jié)合位點(diǎn)進(jìn)行讀長分布分析逐哈，并使用t檢驗(yàn)比較樣本之間的分布中心值芬迄，以評估這些位點(diǎn)的染色質(zhì)開放性差異。

4.單細(xì)胞RNA預(yù)處理和質(zhì)量控制CellRanger的輸出被用作Seurat的輸入昂秃，用于進(jìn)一步分析scRNA-seq樣品禀梳。對于每個(gè)樣品杜窄，根據(jù)檢測到的基因數(shù)量、檢測到的分子總數(shù)和來自線粒體基因組的reads百分比篩選出質(zhì)量差的細(xì)胞算途。為了解決數(shù)據(jù)中細(xì)胞周期異質(zhì)性的影響塞耕，使用Seurat CellCycleScoring函數(shù)對每個(gè)細(xì)胞的S期或G2/M期相關(guān)基因的表達(dá)進(jìn)行評分。使用sctransform對G2/M期和S期之間的評分差異進(jìn)行評估嘴瓤。在單細(xì)胞RNA聚類中扫外，研究者使用相互最近鄰方法fastMNN對4個(gè)LNCaP樣本進(jìn)行整合，使用了2000個(gè)整合特征并考慮了批次效應(yīng)廓脆。使用Seurat進(jìn)行聚類和UMAP非線性降維筛谚。每個(gè)簇的特征基因和樣本間的差異表達(dá)基因是用Seurat的廣義線性模型MAST框架來識別的。如果Bonferroni校正的P值<0.01停忿，簇中至少有10%的細(xì)胞表達(dá)該基因驾讲，且平均倍數(shù)變化至少為0.25，則該基因被認(rèn)為是差異表達(dá)的席赂。此外吮铭，研究者利用MSigDB中的hallmark基因集，根據(jù)其差異表達(dá)的基因來表征聚類和樣本颅停。具體的步驟是使用GSVA包進(jìn)行了基因集變異分析(GSVA)谓晌，以表征每個(gè)聚類的平均表達(dá)量。然后使用fgsea包對MSigDB hallmark基因集進(jìn)行基因集富集分析癞揉。使用cytoTRACE預(yù)測了每個(gè)樣本中每個(gè)細(xì)胞的分化潛能扎谎。使用scVelo評估了scRNA-seq樣本中單細(xì)胞的RNA速度。

5.單細(xì)胞ATAC預(yù)處理和質(zhì)量控制CellRanger ATAC流程的輸出被用作Signac軟件包的輸入烧董，用于進(jìn)一步分析scATAC-seq樣品毁靶。對于每個(gè)樣品，篩選出劣質(zhì)細(xì)胞逊移。使用Signac和潛在語義索引(LSI)進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化和降維预吆。使用LSI嵌入的harmony方法對scATAC-seq樣本進(jìn)行整合聚類。得到的結(jié)果被用作Signac軟件包的輸入胳泉，用于UMAP非線性降維和聚類拐叉，使用默認(rèn)參數(shù)和SLM算法進(jìn)行模塊優(yōu)化。通過匯集每個(gè)樣品中所有優(yōu)質(zhì)細(xì)胞的reads扇商，對scATAC-seq樣品中的染色質(zhì)可及性變化進(jìn)行分析凤瘦。使用Signac中的TSSEnrichment函數(shù)生成轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)的富集，CoveragePlot函數(shù)生成基于片段覆蓋率的染色質(zhì)可及性軌跡案铺。使用ReactomePA評估Reactome通路的過表達(dá)蔬芥。用Signac的邏輯回歸模型來識別聚類中的差異可及區(qū)域，該模型根據(jù)每個(gè)基因來預(yù)測群組成員，并使用似然比檢驗(yàn)來比較結(jié)果和零模型笔诵，以峰的總數(shù)作為潛在變量返吻。如果Bonferroni校正的p值<0.05，至少有10%的細(xì)胞在該區(qū)域顯示出可及性乎婿，并且平均倍數(shù)變化至少為0.25测僵，則該區(qū)域被認(rèn)為是可及的。使用SignacClosestFeature函數(shù)用最接近的基因?qū)Σ町惪杉皡^(qū)域進(jìn)行注釋谢翎。使用R包ggradar對樣品間簇的差異可及區(qū)域進(jìn)行可視化捍靠。

6.scATAC-seq的轉(zhuǎn)錄因子基序富集和轉(zhuǎn)錄輸出使用R包TFBSTools、BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38和從RJASPAR2018數(shù)據(jù)包中檢索的JASPAR數(shù)據(jù)庫的位置-頻率矩陣森逮，在樣品條件之間和每個(gè)樣品簇之間的差異可及染色質(zhì)區(qū)域中使用Signac進(jìn)行轉(zhuǎn)錄因子基序富集剂公。考慮到染色質(zhì)區(qū)域的序列特征(如GC頻率)吊宋，因此使用了超幾何檢驗(yàn)來檢驗(yàn)顯著性基序富集纲辽。通過評估富集的轉(zhuǎn)錄因子的靶基因和scRNA-seq簇中差異表達(dá)基因之間的重疊，將scATAC-seq中的染色質(zhì)狀態(tài)與scRNA-seq中的轉(zhuǎn)錄輸出相關(guān)聯(lián)璃搜。

7.基于標(biāo)簽轉(zhuǎn)移整合scRNA-seq和scATAC-seq數(shù)據(jù)集LNCaP拖吼，LNCaP-ENZ48，RES-A和RES-B的每個(gè)樣本都有scRNA-seq和scATAC-seq數(shù)據(jù)这吻。這些數(shù)據(jù)類型使用Signac和Seurat中實(shí)現(xiàn)的聚類-標(biāo)簽轉(zhuǎn)移程序進(jìn)行整合吊档。每個(gè)scRNA-seq樣本被單獨(dú)聚類，其聚類標(biāo)簽被投射到匹配的唾糯，單獨(dú)聚類的scATAC-seq樣本上怠硼，每個(gè)樣本的聚類分辨率使用clustree進(jìn)行評估和確定。另外移怯，RNA-seq的表達(dá)水平從scATAC-seq數(shù)據(jù)中推算出來香璃。通過測試不同的預(yù)測分?jǐn)?shù)閾值，發(fā)現(xiàn)在所有樣本中舟误，使用0.3的閾值葡秒，大約有50%以上的細(xì)胞在數(shù)據(jù)類型之間進(jìn)行了標(biāo)簽轉(zhuǎn)移。

8.RNA-seq和臨床數(shù)據(jù)分析使用GSVA包對每個(gè)基因特征或基因集進(jìn)行富集評估并在樣本中評分嵌溢。在單細(xì)胞水平評估基因集表達(dá)的情況下眯牧，Seurat中的AddModuleScore函數(shù)被用來生成每個(gè)細(xì)胞的平均表達(dá)分?jǐn)?shù)。生存分析使用survival包進(jìn)行赖草，Kaplan-Meier曲線使用survminer包繪制学少。對于單一特征的生存分析，使用中位GSVA評分將患者分為低表達(dá)和高表達(dá)的特征組秧骑。對于多個(gè)特征的生存分析版确，利用每個(gè)特征的GSVA富集分?jǐn)?shù)扣囊，使用歐氏距離和層次聚類法對樣本進(jìn)行聚類。聚類結(jié)果隨后被用來確定生存分析中的兩組樣本阀坏。

9.原發(fā)性前列腺癌組織的空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析從一名患者身上獲得了兩片冷凍的PC組織如暖，在Illumina NovaSeqPE150測序儀上完成測序笆檀。測序數(shù)據(jù)首先用10xGenomics的SpaceRanger進(jìn)行處理忌堂，以獲得兩個(gè)部分的表達(dá)矩陣。然后用Seurat進(jìn)行下游處理和聚類酗洒，用sctransform對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理士修，以考慮測序深度差異。Seurat的AddModuleScore函數(shù)被用來對基因特征的spot進(jìn)行評分樱衷。研究者比較了管家基因集和scRNA-seq特征集的基因表達(dá)分?jǐn)?shù)分布棋嘲，以確定第90個(gè)百分點(diǎn)作為cutoff，在這個(gè)分界點(diǎn)上把spot視為具有高表達(dá)的scRNA-seq特征矩桂。

研究結(jié)果

1. 染色質(zhì)重編程是恩雜魯胺耐藥的基礎(chǔ)

為了研究PC中AR信號抑制和耐藥動力學(xué)的分子后果沸移，利用LNCaP親本細(xì)胞系、LNCaP衍生的ENZ耐藥細(xì)胞系RES-A和RES-B侄榴，這些細(xì)胞系通過長期暴露于AR靶向藥物而產(chǎn)生雹锣，以及其他獨(dú)立生成的LNCaP和VCaP衍生模型(圖1a)。為了確定染色質(zhì)結(jié)構(gòu)對ENZ抗性的影響癞蚕，對4個(gè)樣本進(jìn)行了scATAC測序(圖1a)蕊爵。與親本細(xì)胞相比，ENZ抗性細(xì)胞中轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)(TSS)的ATAC-seq信號下降(圖1b)桦山。這種趨勢也被發(fā)現(xiàn)在管家基因攒射、雄性激素反應(yīng)通路的基因和參與MYC信號傳導(dǎo)的基因中，表明這種模式不限于一個(gè)特定的基因集恒水。此外会放，與RES-B和LNCaP相比，RES-A細(xì)胞的獨(dú)特開放位點(diǎn)比例更高(圖1c)钉凌。

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研究者通過對親代LNCaP和RES-A細(xì)胞進(jìn)行FAIRE測序鸦概，證實(shí)了ENZ抗性細(xì)胞中染色質(zhì)開放和重編程的程度。雖然開放染色質(zhì)位點(diǎn)的總數(shù)沒有明顯差異甩骏，但與親代相比窗市，在雄性激素存在和雄性激素匱乏的條件下，ENZ抗性樣本有更高比例的獨(dú)特開放位點(diǎn)饮笛。接下來咨察，研究者基于scATAC-seq樣本來生成具有不同染色質(zhì)可及性特征的細(xì)胞亞群的聚類可視化(圖1d)，由此確定了各樣品中獨(dú)特或共享的簇(圖1e)福青。獨(dú)特的簇是專門針對RES-A和RES-B摄狱，共有的簇以相似的比例存在于樣本中脓诡，被命名為持續(xù)簇(圖1e)。將每個(gè)簇與其他所有的簇進(jìn)行比較媒役，根據(jù)差異可及的染色質(zhì)區(qū)域(DAR)來確定其獨(dú)特的染色質(zhì)特征祝谚。就細(xì)胞數(shù)量而言，最普遍的基于染色質(zhì)的scATAC-seq簇是持續(xù)的(圖1e)酣衷，這表明在ENZ抗性的發(fā)展過程中交惯，74%的細(xì)胞共享一個(gè)整體類似的染色質(zhì)可及性譜。然后穿仪，評估了親代LNCaP席爽、LNCaP-ENZ48以及RES-A和RES-B之間簇染色質(zhì)DAR的變化。在對恩雜魯胺的短效反應(yīng)期間啊片，在幾個(gè)簇的MYC和TP53周圍觀察到DAR只锻。

已有研究表明，在無雄性激素的情況下長時(shí)間培養(yǎng)的PC細(xì)胞系往往顯示出類似神經(jīng)內(nèi)分泌的表型紫谷。結(jié)果發(fā)現(xiàn)齐饮，RES-A和RES-B細(xì)胞中NEPC衍生的特征表達(dá)升高，以及原始簇中NEPC下調(diào)的基因表達(dá)升高笤昨。此外祖驱，在相同細(xì)胞系的RNA測序中，NEPC特征的基因集變異分析顯示咬腋，只有RES-A細(xì)胞中NEPC上調(diào)的基因表達(dá)量較高羹膳。這些數(shù)據(jù)顯示，在出現(xiàn)對AR靶向藥物的耐藥性過程中根竿，染色質(zhì)發(fā)生了廣泛的重編程陵像。

2. 恩雜魯胺的耐藥性重構(gòu)了染色質(zhì)中TF結(jié)合DNA基序的可用性

染色質(zhì)的可及性通過暴露TF DNA結(jié)合基序的軌跡來確定細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄輸出。根據(jù)reads分布分析寇壳，觀察到ENZ抗性細(xì)胞中MYC結(jié)合位點(diǎn)的開放染色質(zhì)明顯增加(圖2a)醒颖，去勢條件下AR結(jié)合位點(diǎn)的開放染色質(zhì)減少(圖2b)。這些發(fā)現(xiàn)表明壳炎，ENZ抗性的染色質(zhì)失調(diào)與AR和MYC染色質(zhì)結(jié)合的重構(gòu)有關(guān)泞歉，這與之前報(bào)道的一致。

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為了解決染色質(zhì)重編程如何在單細(xì)胞水平上影響TF DNA基序的暴露匿辩，研究者對每個(gè)樣品中scATAC-seq細(xì)胞簇的標(biāo)記DAR進(jìn)行了TF基序富集分析(圖2c)腰耙。在RES-A和RES-B中，簇3和簇5富集了相同TF基序的子集铲球，簇5在所有樣品中顯示出一致的富集趨勢(圖2c)挺庞。簇3以FOXA1和JUND為特征，而簇5以CTCF稼病、ETS和MYC為特征选侨，盡管它們擁有不同的DAR掖鱼，但ENZ誘導(dǎo)的簇6和簇7在RES-A或RES-B中并沒有顯示出TF基序的富集。值得一提的是援制，MYC和ESR1分別是RES-A和RES-B中所有簇中最常見的(圖2d)戏挡。這些分析表明，ENZ耐藥性與TF DNA基序軌跡的重構(gòu)有關(guān)晨仑。

3. 恩雜魯胺耐藥性的轉(zhuǎn)錄模式由不同的染色質(zhì)重編程引起

為了研究與單細(xì)胞水平的染色質(zhì)結(jié)構(gòu)重組有關(guān)的轉(zhuǎn)錄模式褐墅，對LNCaP親本、RES-A和-B模型進(jìn)行了scRNA-seq寻歧。4個(gè)LNCaP樣本的綜合聚類(圖3a)顯示了7個(gè)持續(xù)掌栅、3個(gè)ENZ誘導(dǎo)和3個(gè)初始細(xì)胞簇秩仆，由標(biāo)記的差異表達(dá)基因集構(gòu)成(圖3b)码泛。為了證實(shí)這些細(xì)胞亞群與ENZ抗性的其他獨(dú)立模型有關(guān)，使用標(biāo)簽轉(zhuǎn)移方法探索獨(dú)立scRNA-seq數(shù)據(jù)集中的匹配細(xì)胞群澄耍。轉(zhuǎn)移scRNA-seq簇標(biāo)簽證實(shí)了LNCaP親代和RES-C中原始簇的存在噪珊，在RES-C和LNCaP-ENZ168中證實(shí)了ENZ誘導(dǎo)簇的存在。

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由于大多數(shù)scATAC-seq簇的細(xì)胞比例與scRNA-seq的簇3細(xì)胞相對應(yīng)(圖3e)齐莲，這表明該簇的細(xì)胞可能代表了ENZ抗性的基因組痢站。對VCaP細(xì)胞的分析證實(shí)了VCaP親代細(xì)胞以及VCaP-ENZ48的原始和ENZ誘導(dǎo)細(xì)胞的普遍性(圖3c)。接下來选酗，將scRNA-seq簇與其匹配的scATAC-seq簇連接起來阵难，再次利用標(biāo)簽轉(zhuǎn)移的方法，在相同的樣本條件下確定匹配的scRNA-seq和scATAC-seq細(xì)胞狀態(tài)芒填。結(jié)果發(fā)現(xiàn)呜叫，一個(gè)染色質(zhì)狀態(tài)可以對應(yīng)多個(gè)轉(zhuǎn)錄狀態(tài)。通過探索scATAC-seq數(shù)據(jù)中的scRNA-seq簇殿衰，結(jié)果可以在scRNA中找到所有scATAC簇的匹配細(xì)胞狀態(tài)朱庆，其中scATAC簇中的細(xì)胞通常對應(yīng)于多個(gè)scRNA簇(圖3d-e)∶葡椋總之娱颊，這些數(shù)據(jù)表明，ENZ抗性細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄構(gòu)型凯砍，特別是在治療期間的持續(xù)細(xì)胞箱硕，是由染色質(zhì)結(jié)構(gòu)和TF介導(dǎo)的轉(zhuǎn)錄重編程驅(qū)動過程產(chǎn)生的，這些過程影響許多的細(xì)胞命運(yùn)調(diào)節(jié)因子悟衩。

4. 具有干性特征的前列腺癌細(xì)胞亞群先于恩雜魯胺耐藥

細(xì)胞周期階段可能是scRNA-seq數(shù)據(jù)整合聚類的一個(gè)重要決定因素剧罩。在Seurat中使用細(xì)胞周期評分法，持續(xù)簇8局待、9和11的S期和G2/M期相關(guān)基因得分很高(圖4a)斑响，表明這些簇中的細(xì)胞循環(huán)和增殖更為活躍菱属。然而，簇11中的細(xì)胞不僅具有細(xì)胞周期基因的特征舰罚，還參與染色質(zhì)重塑等過程(圖4b)纽门。簇5和11顯示了一個(gè)基因集的高表達(dá)，該基因集表征了具有干細(xì)胞樣营罢、雄激素不敏感和細(xì)胞周期驅(qū)動特征的細(xì)胞亞群(圖4c)赏陵，將這一基因特征命名為Persist。另外饲漾，在親代LNCaP的ENZ治療前蝙搔，原始簇10對PC相關(guān)基因特征的評分很高，并將其命名為PROSGenesis(圖4d)考传。最后吃型，將PROSGenesis和Persist基因在scRNA-seq樣品中的表達(dá)進(jìn)行了可視化，以證實(shí)這些亞群細(xì)胞在其他模型中的存在(圖4e)僚楞。

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使用CytoTRACE根據(jù)表達(dá)基因的數(shù)量估計(jì)分化狀態(tài)勤晚，在大多數(shù)樣品中，簇11中的細(xì)胞顯示出高發(fā)展?jié)摿?圖4f)泉褐，表明其他細(xì)胞亞群可以從該簇的細(xì)胞中衍生出來赐写。RNA速度分析預(yù)測簇10是恩雜魯胺誘導(dǎo)的簇前體(圖4g)。RES-A和RES-B的簇差速分析顯示膜赃，許多PC相關(guān)基因如ATAD2下調(diào)挺邀，以及UBE2T等基因的上調(diào)。另外跳座，ATAD2和UBE2T在持續(xù)簇8端铛、9和11中上調(diào)，這表明在ENZ誘導(dǎo)的簇中發(fā)生了額外的轉(zhuǎn)錄重編程躺坟。這些分析得出了ENZ耐藥之前兩個(gè)不同的PC細(xì)胞亞群：一個(gè)與Persist匹配的持續(xù)細(xì)胞簇(簇11)和一個(gè)與PROSGenesis匹配的原始簇(簇10)沦补。

5. 前列腺癌RNA測序中基因特征的表征

根據(jù)基因組變異分析，大多數(shù)持續(xù)簇和簇10顯示E2F靶點(diǎn)咪橙、G2M檢查點(diǎn)和MYC靶基因的富集夕膀，表明在RNA-seq數(shù)據(jù)中可以檢索到細(xì)胞亞群的信號。簇內(nèi)的差異表達(dá)和基因集富集分析進(jìn)一步顯示美侦，氧化磷酸化在LNCaP-ENZ48中被上調(diào)产舞，這一過程在RES-A中被選擇性的維持，但在RES-B細(xì)胞中未被維持菠剩。此外易猫，在ENZ耐藥性的產(chǎn)生過程中，受活化mTORC1信號調(diào)節(jié)的基因在大多數(shù)簇中一致上調(diào)具壮，這與之前的報(bào)道一致准颓。大部分情況下哈蝇，ENZ誘導(dǎo)的DEG選擇性地出現(xiàn)在RES-B細(xì)胞中。同樣攘已，當(dāng)用DHT誘導(dǎo)時(shí)炮赦，持續(xù)簇只在RES-A和RES-B中與持續(xù)特征相關(guān)。另一方面样勃，PROSGenesis特征僅在RES-B中升高(圖5)吠勘。總的來說峡眶，持續(xù)簇剧防，原始簇，PROSGenesis和Persist基因特征具有從RNA-seq來識別前列腺癌侵襲性辫樱、再生特征的潛力峭拘。

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6. 轉(zhuǎn)錄信號富集分析識別了前列腺癌患者的治療持續(xù)細(xì)胞和預(yù)后基因特征

研究者獲得了已有研究ENZ治療CRPC患者的臨床數(shù)據(jù)，對單個(gè)基因特征的PFS分析顯示搏熄，Persist特征基因得分較高的患者與PFS較短有關(guān)(圖5c棚唆，d)暇赤，而PFS較長的患者在PROSGenesis和原始簇特征上得分高心例。這些數(shù)據(jù)表明，對ENZ耐藥的單細(xì)胞分析中鞋囊，與持續(xù)細(xì)胞(簇11)相關(guān)的Persist特征是一個(gè)有效的分類器止后，可能對患者進(jìn)行分層，以確定對AR靶向治療的反應(yīng)(圖5f)溜腐。此外译株，研究者基于最近發(fā)表的PC相關(guān)的scRNA-seq數(shù)據(jù)集，分析顯示與成纖維細(xì)胞相比挺益，LNCaP模型衍生細(xì)胞簇在管腔和基底/中間細(xì)胞中得分更高歉糜。此外，與基底/中間細(xì)胞和原始細(xì)胞相比望众，管腔細(xì)胞具有更高的與原始scRNA-seq簇相關(guān)的基因表達(dá)匪补。然后，對來自Persist和PROSGenesis特征的基因表達(dá)細(xì)胞及其相關(guān)簇和一些對照特征進(jìn)行評分(圖6b)烂翰。在Persist特征評分較高的細(xì)胞中夯缺，約48%為管腔細(xì)胞(圖6c)。在PROSGenesis特征中得分較高的細(xì)胞大多為基底細(xì)胞/中間細(xì)胞(圖6d)甘耿。每個(gè)腫瘤平均有8%的細(xì)胞在Persist和PROSGenesis特征上得分較高(圖6e)踊兜。

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為了探索這些細(xì)胞的存在和它們的相對組織病理學(xué)位置，用空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)評估了原發(fā)性PC切片內(nèi)的基因表達(dá)(前列腺A和B)佳恬，利用聚類分析重建了基質(zhì)和上皮成分的基因表達(dá)信號捏境，并在基質(zhì)組織(ST)于游、良性上皮(BE)和腺癌(PC-AC)的5個(gè)簇中注釋了組織結(jié)構(gòu)(圖6f)。PROSGenesis和Persist特征垫言，以及伴隨模型衍生的簇10特征曙砂，與來自管家基因特征的分?jǐn)?shù)相比，在切片內(nèi)顯示出高表達(dá)分?jǐn)?shù)(圖6g)骏掀。在兩個(gè)切片中鸠澈，高信號的spot分布在所有5個(gè)簇中(圖6h)。然而在前列腺A中截驮，與ST相比笑陈，PC-AC簇中 Persist 特征得分高的spot更為普遍(圖6h)。這些數(shù)據(jù)表明葵袭，在PC患者未經(jīng)治療的原發(fā)性前列腺組織中涵妥，存在著治療的持續(xù)細(xì)胞，具有很高的轉(zhuǎn)移潛力坡锡。

圖片

最后蓬网，研究者驗(yàn)證了是否能利用從這些細(xì)胞中提取的特征基因預(yù)測原發(fā)性PC患者的復(fù)發(fā)淋淀，由此獲得了原發(fā)性腫瘤TCGA PRAD(圖7a)和早發(fā)性PC ICGC RNA-seq數(shù)據(jù)型将。使用所有特征進(jìn)行聚類，TCGA PRAD隊(duì)列分離出54%的GS(Gleason分級)-7和15%的GS-8+患者逐虚，他們不會從額外的治療中受益禽额，因?yàn)樗麄兊念A(yù)后相對較好(圖7b)锯厢，在ICGC隊(duì)列中也觀察到類似的趨勢。在TCGA隊(duì)列中脯倒，ENZ誘導(dǎo)的簇(圖7c)实辑、PROSGenesis(圖7d)、Persist(圖7e)和持續(xù)簇(圖7f)基因特征是簇分離的最重要因素藻丢，而NEPC下調(diào)基因是ICGC隊(duì)列的主要決定因素剪撬。這些腫瘤中反映AR活性的特征在TCGA隊(duì)列中與較長的進(jìn)展時(shí)間相關(guān)(圖7g，h)悠反，表明AR驅(qū)動的腫瘤對AR信號的抑制有更好的反應(yīng)残黑。在早發(fā)性PC隊(duì)列中，與TCGA PRAD隊(duì)列相比问慎，持續(xù)簇和PROSGenesis特征對GS-7患者進(jìn)行了顯著的分層萍摊，表明這些特征能夠進(jìn)一步確定基于GS的患者風(fēng)險(xiǎn)分層，避免過度治療如叼。高PROSGenesis評分與良好的預(yù)后以及來自原始簇10的基因集相關(guān)(圖7i)冰木。在TCGA隊(duì)列中，13個(gè)簇衍生特征中有8個(gè)與PFS相關(guān)(圖7i)，表明這些特征在PC患者風(fēng)險(xiǎn)分層中的重要作用踊沸。

展望

關(guān)于前列腺癌歇终，對大多數(shù)研究者來說還真是一個(gè)既熟悉又神秘的癌種。熟悉是因?yàn)闆]年都有很多關(guān)于前列腺癌的相關(guān)研究逼龟，但是通過相關(guān)文獻(xiàn)追蹤就會發(fā)現(xiàn)评凝，其中有很多都是直接研究腫瘤細(xì)胞，以及各種藥物的作用腺律。而之所以又說它神秘是因?yàn)檗榷蹋鳛榻?0年腫瘤研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域，腫瘤免疫微環(huán)境的研究是很多其它腫瘤的常見套路匀钧，但是卻在前列腺癌中很少見翎碑。難道是因?yàn)榍傲邢侔┲胁唤櫭庖呒?xì)胞嗎？但是好像又不是之斯，因?yàn)橐认侔┲幸膊蝗菀捉櫭庖呒?xì)胞日杈，但是我們依然可以研究胰腺癌中各種免疫細(xì)胞的功能狀態(tài)。

既然沒有腫瘤免疫微環(huán)境的相關(guān)研究佑刷，那有關(guān)前列腺癌癌的免疫治療的相關(guān)報(bào)道我們更難見到莉擒。對此，小編也和專門做前列腺癌的小伙伴聊過這件事瘫絮，他也給不出很好的解釋涨冀。對于這個(gè)問題，歡迎研究前列腺癌方向且有相關(guān)想法的小伙伴通過后臺與我們聯(lián)系檀何。

[參考文獻(xiàn)]

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